据估计，到2023年，全球金融科技市场的价值为1651.7亿美元，复合年增长率为25.18％。到2027年，这一数字将超过4000亿美元。
2021年有超过26,000家金融科技初创公司成立，2022年的数字支付估计为8.49万亿美元。（来源： https://www.marketdataforecast.com/market-reports/fintech-market)
金融科技行业呈指数级增长，使金融交易比以往任何时候都更容易获得。但是，这种便利带来了重大威胁——付款欺诈。
在本文中，我们深入探讨了支付欺诈的世界、其影响以及金融科技公司如何实施强有力的防欺诈策略。
加入我们，踏上这段旅程，保护您的金融科技业务并保护您的客户。
了解亚太地区的支付欺诈：日益受到关注
支付欺诈包括各种欺骗行为，这些行为可能会使金融科技公司陷入瘫痪。从网络钓鱼攻击到身份盗用，这些欺诈的形式多种多样，危及金融机构及其客户。尽管数字化欺诈是全球关注的问题，但亚太地区的发生率显著增加，尤其是在新冠肺炎（COVID-19）疫情开始时（来源： https://www.theasianbanker.com/updates-and-articles/technology-a-double-edged-sword-for-financial-fraud-risk-management）。
有几个因素促成了这种日益增长的担忧。
- 金融科技快速增长，大量无银行账户人口获得数字金融服务
- 多种支付方式，从手机钱包到数字支付平台
- 使用复杂的支付系统进行大量跨境交易
- 亚太地区金融科技监管面临的挑战
这些漏洞吸引了欺诈者的注意力以利用漏洞。
常见的付款欺诈类型
为了有效打击支付欺诈，我们必须首先了解其复杂性。我们探索常见的欺诈类型，包括
- 网络钓鱼： 一种骗局，涉及使用欺诈性电子邮件、网站或短信来欺骗人们泄露其个人信息，例如密码或信用卡号
- 身份盗窃： 欺诈者窃取了个人的个人信息，例如姓名、安全号码或信用卡号。亚太地区 61% 的商家报告的身份盗窃率更高（来源： https://www.cybersource.com/en-ap/solutions/fraud-and-risk-management/fraud-report.html)
- 账户接管（ATO）： 黑客出于恶意意图未经授权访问在线帐户。亚太地区的ATO增长了142％（来源： https://www.cybersource.com/en-ap/solutions/fraud-and-risk-management/fraud-report.html)
然后，欺诈者将使用这些被盗信息进行未经授权的购买或以受害者的名义开设账户。这导致双方、企业和消费者蒙受损失。
许多现实世界的例子都揭示了这些威胁，强调了采取强有力的预防措施的必要性。
付款欺诈的后果
支付欺诈对金融科技公司造成严重后果。从经济损失到声誉损害和法律后果，损失惨重。
根据卡巴斯基2021年的一项亚太地区研究，涉及数字支付的网络事件的实质性影响，导致财务损失的五大威胁是虚假优惠和交易、虚假网站、通过短信和电话进行的社会工程诈骗、银行账户/信用欺诈和网络钓鱼诈骗。
根据新加坡金融科技新闻，由于欺诈，亚太地区国家平均每笔交易损失4美元。
统计数据令人震惊，支付欺诈在金融科技领域造成了巨大损失。这些统计数据突出表明，在亚太地区运营的金融科技公司迫切需要优先考虑强有力的支付欺诈预防措施。
随着该地区继续推动金融科技创新和数字金融普惠性，在快速变化的亚太金融科技格局中，保持欺诈者的领先地位对于确保客户的安全和信任至关重要。
客户信任的丧失是一个重大后果，进一步凸显了预防的紧迫性。
将安全性融入客户体验：预防支付欺诈的最佳实践
1。入职：保护入口点
入职流程是防止付款欺诈的第一道防线。
它涉及实施严格的措施，例如强大的KYC（了解您的客户）流程，注册和登录期间的电子邮件、电话、IP和设备查询，以及双因素身份验证（2FA）。
在这里，我们将深入探讨2FA在防止欺诈中的作用，并提供增强用户身份验证流程的技巧。
双因素身份验证 (2FA)：欺诈破坏者
双因素身份验证（通常缩写为2FA）是防范支付欺诈的基本工具。除了传统的用户名和密码之外，它还可以作为额外的安全层。
以下是它的工作原理：
- 你知道的一件事： 这通常是您的标准登录信息，例如用户名和密码。
- 你有一些东西： 第二个因素通常涉及只有合法用户拥有的物理物质。它可以是移动设备、个人身份验证卡、智能卡或令牌生成器。
- 你是什么样子： 该因素涉及生物识别身份验证，例如指纹或面部识别。
- 你在某个地方： 这个因素是基于位置的。检测用户位置的最常见方法是识别互联网协议 (IP) 地址。
- 你要做的事情： 这个因素可能是利用率最低的，因为许多人不知道。它通过观察动作（手势或触摸）来实现身份。
系统可以使用一个或多个因素进行身份验证。例如，对于两个及以上的因素，它通常被称为多因素身份验证 (MFA)。
无论使用哪种身份验证方法，2FA 的关键作用都是确保即使欺诈者获得了用户的登录凭证（“您知道的内容” 因素），如果没有第二个身份验证因素，他们仍然无法访问该帐户。
增强用户身份验证过程的技巧
- 生物识别认证： 考虑将指纹或面部识别等生物识别身份验证方法集成到您的 2FA 流程中。它们非常安全，很难伪造。
- 短信验证： 通过 SMS 向用户的注册手机号码发送一次性验证码是一种标准的 2FA 方法。但是，请谨慎使用基于短信的2FA，因为SIM卡交换攻击可以绕过这种方法。鼓励用户在怀疑有任何未经授权的SIM卡更改时联系客户支持。
- 身份验证应用程序： 使用谷歌身份验证器或 Authy 等身份验证应用程序。这些应用程序生成基于时间的一次性代码 (TOTP)，这些代码会很快过期，从而增加了一层额外的安全性。
- 推送通知： 考虑使用推送通知到注册的移动设备进行用户身份验证。用户可以直接通过其设备批准或拒绝登录尝试。
- 地理位置验证： 在登录期间跟踪用户的地理位置。如果登录尝试来自异常或可疑的位置，则触发其他身份验证步骤。
- 设备指纹识别： 在登录期间为每个用户的设备创建唯一的指纹。如果尝试使用不熟悉的指纹的设备进行登录，则提示进一步验证。
- 行为分析： 实施行为分析以识别用户行为模式的偏差。例如，假设用户通常从特定 IP 地址登录，然后突然尝试从另一个 IP 地址登录。在这种情况下，它可能会发出警报以进行进一步的身份验证。
- 定期安全检查： 定期提示用户查看和更新其安全设置，包括他们的 2FA 首选项。这样可以确保用户保持账户安全性。
通过采用这些技巧并将2FA纳入用户身份验证流程，金融科技平台可以显著增强其防欺诈能力。
这些方法增加了安全层，使欺诈者获得未经授权的访问变得越来越困难，最终保护了用户和平台免受支付欺诈的侵害。
2。浏览：尽早发现威胁
当用户与金融科技平台互动时，他们的浏览活动提供了宝贵的见解。
为了在早期发现支付欺诈行为，金融科技公司积极监控这些活动。高级算法通常由人工智能 (AI) 提供支持，用于识别和标记可疑模式。
例如，如果用户的浏览行为突然偏离常态，则可能会发出警报。
这可能表现为
- 不寻常的登录时间，
- 多次登录尝试失败，或
- 平台导航不稳定。
这些偏差可以作为潜在支付欺诈企图的预警信号。
迅速采取行动对应对这些早期指标至关重要。
金融科技公司应制定协议，对举报的活动进行调查和及时回应。
这可能涉及额外的验证步骤、临时冻结账户或与用户沟通以确认其行为的合法性。
3.交易：实时警惕
支付欺诈的预防不会在用户入门或浏览时结束；它延伸到交易的核心。
实时交易监控是检测和预防支付欺诈的关键实践。
在此阶段，金融科技公司积极审查在其平台上进行的每笔交易。
他们寻找违规行为、模式或偏离常态的行为。
例如，如果用户突然尝试进行与他们通常的消费习惯不同步的高价值交易，则可能会触发警报。
机器学习模型在此过程中起着重要作用。
这些模型以闪电般的速度分析交易数据，检测出可能表明欺诈的异常情况。
这些异常情况可能包括异常大的交易、快速的连续交易或来自异常地点的交易。
当检测到这些异常时，系统可以触发警报或暂时停止交易以进行进一步验证。
这种主动方法可确保阻止潜在的欺诈性交易，从而保护用户和金融科技平台。
4。退货：交易后的保障
交易完成后，付款欺诈风险不会消失。
回头客仍然容易受到各种威胁，例如未经授权的电子资金转账或未经其同意的交易。
金融科技公司实施保障措施，允许用户在交易后举报可疑活动。
这种报告机制对于及时干预和解决问题至关重要。
如果用户怀疑其帐户中有任何欺诈活动，则应有可访问的渠道来联系客户支持。
客户支持在解决这些问题方面的响应能力至关重要。
如果用户举报未经授权的交易或怀疑其账户遭到入侵，金融科技公司必须迅速采取行动。
应展开调查以核实指控；如果指控得到证实，则必须采取必要措施纠正这种情况。
本质上，交易后阶段旨在确保用户在整个金融科技旅程中感到安全和支持。这种建立信任的方面对于维持忠实的客户群和防范支付欺诈的潜在影响至关重要。
使用技术预防支付欺诈
技术对于保护金融科技公司及其客户免受不断变化的支付欺诈威胁格局至关重要。金融科技公司越来越多地转向先进的技术解决方案来检测、预防和减轻这些风险。本节将探讨如何利用技术，尤其是人工智能 (AI) 和机器学习，来强有力的支付欺诈预防。
利用 AI 和机器学习
- 实时交易监控： 采用人工智能驱动的算法来实时审查每笔交易。这些算法可以识别传统基于规则的系统未注意到的模式和异常。例如，他们可以举报金额、频率或地理位置异常的交易，立即触发警报以进行进一步调查。
- 行为分析： 机器学习模型分析大量用户行为数据集以创建基准配置文件。任何偏离这些基准的行为，例如消费习惯的突然变化或不规则的登录地点，都可能引发危险信号。这些模型通过不断学习新数据来适应新兴的欺诈策略。
- 预测建模： 机器学习可以开发预测模型，评估与每笔交易或用户相关的风险。这些模型分配风险分数，帮助金融科技平台确定调查的优先顺序并有效地分配资源。
- 生物识别认证： 包括面部识别和指纹扫描在内的生物识别技术越来越多地集成到用户身份验证流程中。这些生物识别数据点增加了额外的安全层，使欺诈者冒充合法用户极具挑战性。
- 模式识别： 人工智能驱动的系统擅长识别庞大数据集中的复杂模式。此功能有利于在欺诈行为（例如账户盗用尝试）导致财务损失之前识别它们。
特定工具和服务
除了人工智能和机器学习之外，金融科技公司还可以获得各种专为防欺诈而设计的专业工具和服务。
这些工具增强了现有防欺诈策略的有效性：
- 欺诈检测平台：全面的欺诈检测平台提供多方面的保护。它们将人工智能驱动的分析与基于规则的系统相结合，以提供实时警报和风险评估。
- 防网络钓鱼解决方案: 随着网络钓鱼攻击的兴起，反网络钓鱼解决方案采用高级算法来检测和阻止欺诈性网站和电子邮件。它们保护用户免于在不知不觉中向恶意行为者提供敏感信息。
- 身份验证服务：第三方身份验证服务使用各种数据源提供强大的身份检查。这些服务可确保客户的真实身份，从而降低与身份盗窃相关的欺诈风险。
- API 安全：金融科技公司利用API安全解决方案来保护与合作伙伴和第三方应用程序进行数据交换的完整性。这些解决方案可防止数据泄露和未经授权的访问尝试。
- 设备指纹识别：通过分析设备特定属性，例如设备类型、位置和浏览行为，设备指纹识别工具有助于检测可疑设备活动并阻止欺诈性交易。
结论：在新出现的威胁中保持领先地位
随着金融科技公司采用技术来预防欺诈，他们还必须保持警惕，以防范新出现的威胁。
欺诈者不断调整策略以利用漏洞，这使得金融科技公司必须同步制定安全措施。
在持续打击支付欺诈的斗争中，定期更新、持续监控和主动共享威胁情报是行业内必不可少的做法。
金融科技行业的持续增长和创新带来了机遇和挑战。尽管支付欺诈构成重大威胁，但先进技术的战略实施，加上专业工具和服务，使金融科技公司能够有效地保护其系统和用户。
通过站在技术进步的最前沿并合作应对新出现的威胁，金融科技公司可以为数字金融建立一个安全可信的生态系统。
在我们总结时，请记住金融科技行业中强有力的防欺诈措施的重要性。保护您的企业和客户免受付款欺诈不是一种选择；这是必要的。采用这些做法，积极保护您的金融科技企业。
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